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人工智慧是大家普遍討論度極高的話題,而目前在計算機領域中,也廣泛得到發揮,並在機器人、經濟政治決策、控制系統中實際發揮應用。

這也使得人工智慧晶片市場預測,快速成長。根據產業科技資訊室報導,人工智慧(AI)晶片市場到2022年將達到160.6億美元,從 2016 年到 2022 年年均復合增長率為 62.9%。此調查使用的基準年度為 2015 年預測期為 2016 年至 2022 年。人工智慧是用於開發類似於人類智能的產品的最先進技術的整合。

會有這樣的市場變化,是因為全球數據資料越來越多,數據運算將仰賴 CPU 的運算性能,也就因此造就了全球 AI 晶片大戰。

NVIDIA 輝達:GPU 龍頭,AI晶片大王

談到 AI 運算晶片,當然不免俗地談到 NVIDIA 。NVIDIA 創立於 1993 年,是一家無晶圓(Fabless)美國 IC 半導體公司,也是全球 GPU 領導廠商。它的 GPU 是圖像處理的行業龍頭,而且 GPU 芯片的同步運算非常適用於人工智慧的深度學習神經網絡。

實際上,NVIDIA 在浮點運算、並行計算等部分計算方面尤其突出,GPU 可以提供數十倍乃至於上百倍於CPU 的性能。而且到目前國際 GPU 市場已經被 NVIDIA 和 AMD 兩大公司瓜分,更誇張的是,2015年第二季度 NVIDIA的市場份額已經高達82%。而輝達設計了的片 Tegra(4 核CPU+256 核GPU),目前正是 Google 無人駕駛汽車採用的晶片。

2016 年時,NVIDIA 的股價更是上漲了228%。500億美元的讓輝達幾乎可以說是業界擁有最高收益的公司。

Intel:吃下Nervana AI 晶片技術、FPGA

Intel 在 2016年11月時花了4億買下 AI 新創業者 Nervana  ,Nervana一直在研究要如何將深度學習算法嵌入到芯片當中,而不是簡單的打造能夠在大量圖形處理器上運行的軟體。Intel 一直都說,Nervana 技術可以讓深度學習系統運行速度提升100 倍,計劃 2017 年銷售集成 Nervana 技術的芯片。而前幾天微軟和 intel 共同推出了企業級區塊鏈服務 ,目前已經採用的有以太幣和 JP Morgan,備受看好!而這次 Intel 又和微軟合作推出的 Brainwave,性能與發展潛力都讓人驚艷,終於實現雲端結合去運行 AI達到即時提供運算結果的成效 。

IBM:類人腦芯片TrueNorth & 量子計算機

IBM 從 2008 年開始研究能模擬人類大腦的芯片項目,然後在 2014 年推出第一個TrueNorth 晶片。而終於在今年 3 月份內推出全球第一個商業通用「量子」計算服務 IBM Q,為 50 量子bit 的計算機,比之前推出的5 量子位計算機大 10 倍。此外,IBM在今年八月份,宣布其已經發展出能夠讓深度學習處理速度更快的人工智慧。新技術會將使用多台伺服器搭配分散式深度學習軟體(Distributed Deep Learning;DDL)縮短深度計算時間,提高效率。

Google:定制化 TPU 晶片+量子計算機

根據科技產業資訊室報導,Google 在2017年5月的 I/O 大會推出AI晶片「TPU」(Tensor Processing Unit)是客製化的 ASIC(特殊應用邏輯IC),專為機器學習設計,用於改善搜尋結果的相關性,提高 Google 街景服務地圖和導航功能的正確度。也就是說,TPU 專為特定用途設計的特殊規格邏輯 IC,只執行單一工作,所以速度更快,但缺點是成本較高。

微軟:重點研發 FPGA AI晶片,推出基於FPGA 的視覺晶片

目前FPGA 已經被應用在中國Bing搜尋上,原理是幾如神經網絡的搜尋算法,相較於傳統晶片,它將執行速度大幅提升,只需要24ms就可以完成搜尋。此外,FPGA 也支持 Microsoft Azure 商務雲端服務。

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參考資料:科技產業資訊室WikiTO電子工程網(本文供合作夥伴轉載。)

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